Dokumentationsbeispiel 6 für PROC NLIN - ODS-Grafiken und Diagnosen

Das Skript beginnt mit der Erstellung eines internen Datensatzes namens 'contrived' über einen DATA-Schritt und Datalines. Anschließend wird PROC NLIN verwendet, um ein nichtlineares Regressionsmodell an die Daten anzupassen, wobei die Parameter 'alpha' und 'gamma' sowie die Modellform angegeben werden. Die Option ODS GRAPHICS wird aktiviert, um standardisierte Diagnosegrafiken wie Bias- und Hougaard-Plots sowie Anpassungsmaße zu erstellen.

Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE

Der Datensatz 'contrived' wird direkt innerhalb des SAS-Skripts über einen DATA-Schritt und die DATALINES-Anweisung erstellt, wobei die für die nichtlineare Regressionsanalyse erforderlichen Eingabedaten integriert werden.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Dieser DATA STEP-Block erstellt den Datensatz 'contrived' mithilfe der INPUT-Anweisung zur Definition der Variablen x1, x2 und y und der DATALINES-Anweisung zur direkten Bereitstellung der Beobachtungen im Skript. Dieser Datensatz wird anschließend als Eingabe für die nichtlineare Regressionsanalyse verwendet.

Kopiert!

1	DATA contrived;
2	INPUT x1 x2 y;
3	DATALINES;
4	-4.0 -2.5 -10.0
5	-3.0 -2.0 -5.0
6	-2.0 -1.5 -2.0
7	-1.0 -1.0 -1.0
8	0.0 0.0 1.5
9	1.0 1.0 4.0
10	2.0 1.5 5.0
11	3.0 2.0 6.0
12	4.0 2.5 7.0
13	-3.5 -2.2 -7.1
14	-3.5 -1.7 -5.1
15	3.5 0.7 6.1
16	2.5 1.2 7.5
17	;

2 Codeblock

PROC NLIN

Erklärung :
Dieser Block verwendet PROC NLIN, um eine nichtlineare Regression für den Datensatz 'contrived' durchzuführen. Die Parameter 'alpha' und 'gamma' werden initialisiert. Das Modell spezifiziert die nichtlineare Beziehung zwischen der abhängigen Variable y und den unabhängigen Variablen x1 und x2. Die Option ODS GRAPHICS wird aktiviert, um Diagnosegrafiken wie Bias- und Hougaard-Plots zu erstellen, die eine visuelle Bewertung der Modellpassung ermöglichen.

Kopiert!

1	ods graphics on;
2	PROC NLIN DATA=contrived bias hougaard
3	NLINMEASURES plots(stats=all)=(diagnostics);
4	parms alpha=2.0
5	gamma=0.0;
6	model y = alphax1 + exp(gammax2);
7	RUN;
8	ods graphics off;

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